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        1、培訓(xùn)過(guò)程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽(tīng)；
        2、課程完成后,授課老師留給學(xué)員手機(jī)和Email,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供半年的技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。

深度學(xué)習(xí)模型 & Tensorflow框架培訓(xùn)大綱

深度學(xué)習(xí)基本原理

1、深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介
2、深度學(xué)習(xí)成功應(yīng)用
3、深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的對(duì)比
4、深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過(guò)程
5、深度學(xué)習(xí)的具體模型

自動(dòng)編碼器

稀疏自動(dòng)編碼器

降噪自動(dòng)編碼器
6、深度學(xué)習(xí)應(yīng)用案例

深度學(xué)習(xí)模型原理解析

1、CNN

CNN模型的推導(dǎo)與實(shí)現(xiàn)

CNN的反向求導(dǎo)及練習(xí)

CNN應(yīng)用：文本分類

CNN 常見(jiàn)問(wèn)題總結(jié)
2、RNN

RNN模型的推導(dǎo)與實(shí)現(xiàn)

RNN的反向求導(dǎo)及練習(xí)

RNN應(yīng)用：個(gè)性化電影推薦

RNN常見(jiàn)問(wèn)題總結(jié)
3、LSTM

LSTM模型的推導(dǎo)與實(shí)現(xiàn)

LSTM的反向求導(dǎo)及練習(xí)

LSTM應(yīng)用：文本識(shí)別

LSTM常見(jiàn)問(wèn)題總結(jié)
4、DNN

DNN模型的推導(dǎo)與實(shí)現(xiàn)

DNN的反向求導(dǎo)及練習(xí)

DNN應(yīng)用：CTR預(yù)估

DNN常見(jiàn)問(wèn)題總結(jié)
5、廣告搜索中深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用

查詢意圖識(shí)別：CSR

文本相關(guān)性：Word2Vec。DSSM

CTR預(yù)估：DNN、MxNet

圖像理解：VGGNet、CNN

深度學(xué)習(xí)框架實(shí)踐Tensorflow

1、Tensorflow框架介紹
2、TensorFlow和其他深度學(xué)習(xí)框架的對(duì)比
3、Tensorflow 特性
4、Tensorflow 下載及安裝
5、Tensorflow 架構(gòu)
6、Tensorflow 基本使用
7、TensorFlow實(shí)現(xiàn)多層感知機(jī)
8、TensorFlow實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

TensorFlow實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的卷積網(wǎng)絡(luò)

TensorFlow實(shí)現(xiàn)進(jìn)階的卷積網(wǎng)絡(luò)

TensorFlow實(shí)現(xiàn)經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

TensorFlow實(shí)現(xiàn)ResNet
9、Tensorflow 實(shí)現(xiàn)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及Word2Vec

Tensorflow 實(shí)現(xiàn)Word2Vec

Tensorflow 實(shí)現(xiàn)基于LSTM的語(yǔ)言模型
10、TensorFlow實(shí)現(xiàn)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)

深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介

TensorFlow實(shí)現(xiàn)策略網(wǎng)絡(luò)

TensorFlow實(shí)現(xiàn)估值網(wǎng)絡(luò)
11、TensorBoard、多GPU并行及分布式并行

TensorBoard

多GPU并行

分布式并行
12、實(shí)戰(zhàn)：Python中實(shí)現(xiàn)LSTM模型搭建：時(shí)間序列

基于某家店的某顧客的歷史消費(fèi)的時(shí)間推測(cè)該顧客前下次來(lái)店的時(shí)間
13、實(shí)戰(zhàn)：用TensorFlow搭建圖像識(shí)別系統(tǒng)
14、Tensorflow結(jié)合Spark